【线性代数】第五章-线性方程组

2024-06-05 05:44

本文主要是介绍【线性代数】第五章-线性方程组,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 一. 基本内容与重要结论
    • 1. 线性方程组的定义
    • 2. 线性方程组的初等变换
    • 3. 基础解系
  • 二. 主要定理
    • 1. 初等行变换可得同解方程组
    • 2. 解的情况
    • 3. 齐次有解的定理
    • 4. (齐次)基础解系的构成ing
    • 5. 非齐次有解定理
    • 6. 解的性质与结构

本章需要掌握内容

  1. 理解线性方程组解的概念.
  2. 非齐次线性方程组Ax = b可能有解(唯一解或无穷多解),亦可能无解,要理解方程组有解的充要条件是秩r(A) = r(Ā).
  3. n元齐次方程组Ax = 0 有非零解的判断方法是检查 r(A) < n,或检查行列式 | A | = 0。
    要理解基础解系这一概念,其实它就是解向量的极大线性无关组(一般都能化成单位矩阵?),要掌握基础解系的求法与证明.
  4. 要熟悉线性方程组解的性质,掌握解的结构,熟练运用初等行变换求通解(特解、导出组基础解系)。

一. 基本内容与重要结论

1. 线性方程组的定义

1. 非齐次线性方程组、齐次线性方程组

在这里插入图片描述

 
2. 一组解与全部解

在这里插入图片描述
 

3. 方程组的增广矩阵与系数矩阵

在这里插入图片描述

 

4. 方程组的矩阵表示

在这里插入图片描述

 

2. 线性方程组的初等变换

1. 初等变换

在这里插入图片描述

 

2. 主变量与自由变量的概念(主要用于得出基础解系ing)

在这里插入图片描述

 

3. 基础解系

1. 基础解系的特点

在这里插入图片描述

 

2. 齐次方程组的通解

在这里插入图片描述

注意:基础解系不唯一

 

二. 主要定理

1. 初等行变换可得同解方程组

在这里插入图片描述

 

2. 解的情况

在这里插入图片描述

  1. 情况矛盾
  2. 秩r(A) = r(Ā) 有唯一解:每一个参数都有限制
  3. r < n 说明有些参数并未限制,有些未知数可以随意写。

 

3. 齐次有解的定理

在这里插入图片描述

n阶齐次线性方程组
在这里插入图片描述

因为如果秩等于n,化成行阶梯矩阵,只能得到0解,与非零解矛盾。

 

4. (齐次)基础解系的构成ing

在这里插入图片描述

 

5. 非齐次有解定理

在这里插入图片描述
 

6. 解的性质与结构

在这里插入图片描述

 
在这里插入图片描述

 

 

这篇关于【线性代数】第五章-线性方程组的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1032221

相关文章

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

线性代数|机器学习-P35距离矩阵和普鲁克问题

文章目录 1. 距离矩阵2. 正交普鲁克问题3. 实例说明 1. 距离矩阵 假设有三个点 x 1 , x 2 , x 3 x_1,x_2,x_3 x1​,x2​,x3​,三个点距离如下: ∣ ∣ x 1 − x 2 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 2 − x 3 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 1 − x 3 ∣ ∣ 2 = 6 \begin{equation} ||x

React第五章(swc)

swc 什么是swc? SWC 既可用于编译,也可用于打包。对于编译,它使用现代 JavaScript 功能获取 JavaScript / TypeScript 文件并输出所有主流浏览器支持的有效代码。 SWC在单线程上比 Babel 快 20 倍,在四核上快 70 倍。 简单点来说swc实现了和babel一样的功能,但是它比babel快。 FAQ为什么快? 编译型 Rust 是

【线性代数】正定矩阵,二次型函数

本文主要介绍正定矩阵,二次型函数,及其相关的解析证明过程和各个过程的可视化几何解释(深蓝色字体)。 非常喜欢清华大学张颢老师说过的一段话:如果你不能用可视化的方式看到事情的结果,那么你就很难对这个事情有认知,认知就是直觉,解析的东西可以让你理解,但未必能让你形成直觉,因为他太反直觉了。 正定矩阵 定义 给定一个大小为 n×n 的实对称矩阵 A ,若对于任意长度为 n 的非零向量 ,有 恒成

python科学计算:NumPy 线性代数与矩阵操作

1 NumPy 中的矩阵与数组 在 NumPy 中,矩阵实际上是一种特殊的二维数组,因此几乎所有数组的操作都可以应用到矩阵上。不过,矩阵运算与一般的数组运算存在一定的区别,尤其是在点积、乘法等操作中。 1.1 创建矩阵 矩阵可以通过 NumPy 的 array() 函数创建。矩阵的形状可以通过 shape 属性来访问。 import numpy as np# 创建一个 2x3 矩阵mat

线性代数 第六讲 特征值和特征向量_相似对角化_实对称矩阵_重点题型总结详细解析

文章目录 1.特征值和特征向量1.1 特征值和特征向量的定义1.2 特征值和特征向量的求法1.3 特征值特征向量的主要结论 2.相似2.1 相似的定义2.2 相似的性质2.3 相似的结论 3.相似对角化4.实对称矩阵4.1 实对称矩阵的基本性质4.2 施密特正交化 5.重难点题型总结5.1 判断矩阵能否相似对角化5.2 已知两个矩阵相似,求某个矩阵中的未知参数5.3 相似时,求可逆矩阵P,使

【鼠鼠学AI代码合集#5】线性代数

在前面的例子中,我们已经讨论了标量的概念,并展示了如何使用代码对标量进行基本的算术运算。接下来,我将进一步说明该过程,并解释每一步的实现。 标量(Scalar)的基本操作 标量是只有一个元素的数值。它可以是整数、浮点数等。通过下面的 Python 代码,我们可以很容易地进行标量的加法、乘法、除法和指数运算。 代码实现: import torch# 定义两个标量x = torch.tens

高级编程--第五章 多线程

1、目标 理解线程的概念 掌握线程的创建和启动 了解线程的状态 掌握线程调度的常用方法 掌握线程的同步 理解线程安全的类型 2、进程 3、多线程 3.1 什么是多线程 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。 如果一个进程中同时运行了多个线程,用来完成不同的工作,则称之为多线程 多线程交替占用CPU资源,而非

嵌入式开发高频面试题——第五章 Linux操作系统常见面试题(上)

目录 5.1.1 Linux内核的组成5.1.2 用户空间与内核通信方式有哪些?5.1.3 系统调用read()/write(),内核具体做了哪些事情5.1.4 系统调用的作用5.1.5 内核态,用户态的区别5.1.6 Bootloader、内核、根文件系统的关系5.1.7 Bootloader多数有两个阶段的启动过程5.1.8 Linux的内核是由Bootloader装载到内存中的?5.1

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录 1. ImageNet2. 卷积计算2.1 两个多项式卷积2.2 函数卷积2.3 循环卷积 3. 周期循环矩阵和非周期循环矩阵4. 循环卷积特征值4.1 卷积计算的分解4.2 运算量4.3 二维卷积公式 5. Kronecker Product 1. ImageNet ImageNet 的论文paper链接如下:详细请直接阅读相关论文即可 通过网盘分享的文件:image